본 연구는 이러닝의 학습효과 및 만족도에 대한 한계가 대두되고, 이러닝 산업의 구조적 모순이 지속됨에 따라 이를 해결하기 위한 정책적 대안을 제시하고자 수행되었다. 이러닝의 한계의 극복과 이러닝 산업의 건전한 성장을 위한 수단으로서 이러닝에서의 빅데이터 적용 방안을 제시하고, 이에 대한 정책 실천과제를 제안하였다. 정책 실천과제로서 첫째, 기술개발 지원, 둘째, 전문인력 양성, 셋째, 중소기업 보급 지원, 넷째, 법/제도 개선을 꼽고 이에 대한 체계적 추진을 제언하였다.
국내의 경우 빅데이터 전문인력을 양성하는 기관이나 대학이 아직 많지 않은 실정이다. 그 원인은 여러 가지이지만 우선적으로 빅데이터에 관한 융합적 이해 및 인식 부족을 들 수 있다. 이에 본 연구는 대학 교원들의 빅데이터에 관한 인식실태를 조사하고 이를 토대로 대학의 빅데이터 인력 양성을 위한 방향을 제시하였다. 조사 결과, 빅데이터에 관한 다소간의 이해에도 불구하고 빅데이터의 영향은 그리 크지 않다고 인식하고 있는 것으로 조사되었다. 특히 빅데이터에 관한 연구 및 교육 의향도 높지 않은 것으로 분석되어 당분간 빅데이터 인력 양성이 쉽지 않은 것으로 파악되었다. 이에 본 연구는 빅데이터를 중요한 정책의 한 축으로 고려하고 있는 정부 3.0의 정책 기조에 맞게 대학의 빅데이터 인력 양성 정책에 보다 심혈을 기울려야 할 것을 제언하였다.
제품의 신뢰도 데이터는 새로운 제품의 개발, 제품의 신뢰도 개선, 최적 번인기간의 결정, 보증정책의 결정, 예방교체 또는 정비/수리정책의 결정 등 제품의 수명주기동안의 각종 활동에 필요한 중요한 정보를 제공한다. 여기서는 IEC 300-3-2 의 현장 신뢰성 데이터의 수집에 관한 내용을 중심으로 현장에서 가동되는 아이템의 신뢰도, 가용도, 보전도 및 정비지원과 관련한 데이터의 수집에 관한 지침을 소개하고, 데이터의 수집, 표현, 분석 및 결과와 관련된 주제들을 간단히 살펴본다.
최근 모바일 환경에서의 P2P 협력적인 캐싱 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 모바일 P2P 협력적인 캐싱이란 객체를 요청한 피어의 전파 범위 안에 있는 다른 피어들을 찾아 원하는 데이터가 있는지 살펴본 후 원하는 데이터가 주변 피어에 없을 때에만 서버에 요청을 보내는 방식으로 데이터 탐색 성능 개선과 제한된 피어의 저장 공간을 효율적으로 이용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 모바일 P2P 네트워크 환경에서 이동성을 가진 피어의 저장 공간을 효과적으로 이용하기 위한 객체 크기 기반 P2P 협력적인 캐시 교체 정책을 제안하고자 한다. 가까운 위치 좌표를 가진 피어들을 하나의 그룹으로 묶은 그룹 기반의 모델링 환경에서 객체의 크기에 따른 캐시 교체 정책을 실제 웹 로그 트레이스에 적용하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 교체 정책이 기존의 교체 정책들과 비교하여 더 우수한 성능을 보였다.
주문형 비디오 서버의 중요한 목표인, 동시에 보다 많은 클라이언트들의 요구를 만족시키기 위해서는 저장 매체 상에 비디오 데이터를 효율적으로 배치하는 것이 중요하다. 이와 같은 주문형 비디오 서버를 위한 배치정책으로서 디스크 그룹화를 통한 배치정책이 소개되었고 실험을 통해 기존의 배치정책들 보다 검색 성능이 향상됨을 보였다. 이 정책에서는 유사한 성능의 디스크들을 한 그룹으로 묶고 각 그룹마다 독립된 디스크 배열과 같이 취급하며 각 그룹의 성능을 고려하여 가장 적절한 비디오 데이터를 스트라이핑 시킨다. 이 정책에서 고려되어야 할 중요한 요소는 디스크들을 그룹화하는 과정에 있어서 각 그룹의 크기와 성능의 유사도를 어떻게 정할 것인지의 문제이다. 본 연구에서는 위와 같은 고려 요소들이 검색 성능의 향상에 미치는 영향에 대해 실험을 통해 밝히고자 한다.
CDN은 여러 서버에 데이터를 분산하여 캐시 한 뒤 빠르게 데이터를 배포하는 네트워크이다. 하지만 CDN은 서버 성능에 영향을 받고 데이터의 Lifetime이 얼마 없는 경우 중앙 서버 혹은 데이터 제작자와의 통신을 통해 데이터를 새로 받아야 한다. 반면에, NDN은 데이터를 라우터별로 캐시하여 트래픽을 분산시키고 딜레이를 줄였다. 하지만, 캐시 된 데이터의 Lifetime에 따라 데이터를 받지 못하는 문제가 있다. 본 논문에선 데이터 요청자가 Lifetime 내에 데이터를 못 받으면 요청자의 네트워크 상황과 Interest 패킷의 주기를 고려하여 캐시 된 데이터의 Lifetime을 증가시켜 안정성 있는 데이터 배포를 목표로 하였다. 캐시 정책이 적용된 시뮬레이션을 진행했으며, 얼마 남지 않은 Lifetime을 증가시켜 데이터 요청자가 데이터를 온전히 받을 수 있음을 확인하였다.
온라인 게임 서비스의 약관과 관련하여 실무상 많은 분쟁이 있는 쟁점으로서 약관과 운영정책이 어떠한 방식과 절차를 거쳐야지만 게임 운영정책이 계약의 내용이 될 수 있는 지와, 게임 서비스 운영정책의 운용과 관련하여 자주 분쟁이 발생하는 영역으로서 게임 봇(Bot)을 이용한 게임 이용자와의 법적 분쟁 시 게임 이용자의 행위를 증명하기 위하여 어떠한 데이터를 기록하고 관리하여야 하는 지에 대하여 살펴보았다.
한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.319-326
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2006
본 논문에서는 최소수리를 갖는 수리가 가능한 시스템의 최적의 교체정책에 대한 베이즈 접급방법을 제안하였다. 특히, 시스템을 운용하는데 필연적으로 발생하는 비용과 비가동시간을 함께 고려하여 기존의 비용에 근거한 연구결과를 확장하고자 하였다. 이를 위해서 단위시간당 기대비용과 단위시간당 기대비가동시간을 구하고, 이 두 기준을 동시에 고려한 최적의 교체주기를 결정하는 방법을 제시하였다. 또한, 순응적 교체정책에 대해서도 살펴보았다.
국내의 경우 빅데이터 인력 수요 증가에도 불구하고, 인력 양성 대학이나 기관은 아직 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 대학생들의 빅데이터에 관한 인식실태를 조사하고 이를 토대로 대학의 빅데이터 인력 양성을 위한 방향을 제시하였다. 본 연구는 대학생들의 빅데이터에 관한 이해도와 빅데이터의 영향에 관한 인식 차이 및 학습의향을 조사 분석하고 이를 토대로 빅데이터 인력양성을 위한 시사점을 정리하였다. 연구 결과 빅데이터에 관한 다소간의 이해 차이에도 불구하고 빅데이터의 영향에 대해서는 매우 긍정적으로 인식하고 있는 것으로 조사되었다. 학생들의 학습 의향은 학습경험과 이해도에 비례한 것으로 분석되어 빅데이터 인력 양성을 위한 학교와 정부의 정책적 노력이 필요함을 보여주었다.
본 논문에서는 P2P 환경에서 허위 데이터를 감축할 수 있는 FDR(False Data Reduction) 정책을 제안한다. 이 정책의 특징은 사용자가허위 데이터를 인지하게 되면 그 파일을 다운로드중인 다른 피어 들에게 그 데이터 삭제를 요청한다. 또한 허위 데이터를 다운로드 중인 피어 들에게 이를 통보함으로써 허위 데이터를 다운로드하지 않도록 하고, P2P환경에 퍼지지 않도록 허위 데이터를 삭제한다. 또한 이러한 모든 과정은 어떠한 검색 서버도 요구되지 않고 오직 피어들 간에 정보 교환으로 이루어지기 때문에 검색 서버가 필요하지 않은 순수 P2P모델에 적용할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 FDR 정책이 네트워크 트래픽을 줄이는데 효과적임을 보인다. 임으로써 유효 데이터의 평균전송시간을 단축할 수 있음을 보인다. 그 결과 허위 데이터 비율에 따른 유효 데이터의 평균전송시간을 9.78~16.84% 단축함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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